R语言参考卡片（二）
2019-12-02 本文已影响0人
Davey1220
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图形装置（Graphics Devices）
- x11(), windows() 打开一个绘图窗口
- plot.new() 为绘制新图形结束当前图形窗口
- dev.set() 指定图形窗口
- dev.list() 图形窗口列表
- dev.off() 关闭指定图形装置
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layout() 根据用户给定的matrix和参数width=, height=将图形装置分割
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基础绘图
- plot(x) 在x轴上顺次的绘制x值（在y轴上）
- plot(x, y) 对双变量绘制散点图
- hist(x) 绘制x的频数直方图
- barplot(x) 绘制x的条形图，使用horiz=F改变绘图水平或垂直
- dotchart(x) 如果x为数据框，绘制Cleveland dot图
- pie(x) 绘制饼图
- boxplot(x) 绘制箱线图
- curve(expr, from, to, add=F) 根据给定函数或表达式在区间[from, to]上绘制曲线
- coplot(x~y|z) 根据z值或值间隔绘制x和y的双变量图
- matplot(x, y) 绘制二元图，其中x的第一列对应y的第一列，x的第二列对应y的第二列
- pairs(x) 如果x是矩阵或数据框，则绘制x的各列之间的二元图
- qqnorm(x) 绘制x的正态分位图
- qqplot(x, y) x对y的分位数-分位数图
- add=FALSE 如果为TRUE，在前一个图上添加图形
- axes=TRUE 如果为FALSE，不绘制坐标轴和盒子
- type="p" 指定绘图的类型。
- xlim=, ylim= 指定坐标轴的范围
- xlab=, ylab= 注释坐标轴
-
main=, sub= 指定主标题和副标题
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低级绘图命令
- points(x, y) 添加点
- lines(x, y) 添加线
- text(x, y, labels, ...) 在坐标点(x, y)上加入文字
- mtext(text, side=3, line=0, ...) 在指定的side添加文字，line指定添加文字的绘图区域
- segments(x0, y0, x1, y1) 绘制从点(x0,y0)到(x1,y1)的线
- arrows(x0, y0, x1, y1, angle=30, code=2)绘制从点(x0,y0) 到(x1,y1)的箭头。当code=2以点(x0,y0)为基原点的箭头；当code=1以点(x1,y1)为基原点；当code=3双箭头，angle控制箭头张开的角度
- abline(a, b) 添加以截距为a, 斜率为b的斜线
- abline(h = y) 在y点的垂线
- abline(v =x) 在x点的水平线
- rect(x1, y1, x2, y2) 绘制四边形
- legend(x, y, legend) 在点(x, y)处添加图例
- title() 添加标题
- axis( side, at) 添加坐标轴
- box() 在当前图形周围添加一个盒子
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rug(x) 在x轴上添加
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绘图参数
- 可以使用par(...)来永久性改变绘图参数
- adj 控制文字对齐方式（0左对齐，0.5居中对齐，1右对齐）
- bg 指定背景颜色
- bty 控制图形边框形状
- cex 控制缺省状态下符号和文字的大小
- col 控制符号和连线的颜色
- font 控制文本的字体
- las 控制坐标轴刻度数字标记方向（0：平行于轴，1：横排，2：垂直于轴，3：竖排）
- lty 控制连线的类型
- lwd 控制连线的宽度
- pch 控制符号的类型，可以是1至25的整数
- mar 控制图形边距
- mfcol 用c(nr,nc)向量分割绘图窗口为nr行和nr列，按列使用子窗口
- mfrow 同上，按行使用子窗口
- xaxt 如果xaxt="n"则设置x轴但不显示
-
yaxt 同上，设置y轴
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网格（Lattice）绘图
- xyplot(y~x) 绘制双变量散点图
- barchart(y~x) 绘制y对x的条形图
- dotchart(y~x) 绘制Cleveland点图
- densityplot(~x) 绘制密度函数图
- histogram(~x) 绘制x的频率直方图
- bwplot(y~x) 绘制箱线图
- qqmath(~x) 绘制x关于某理论分布的分位数-分位数图
- stripplot(y~x) 一维图，x必须为数值型，y可以是因子
-
qq(y~x) 比较两个分布的分位数，x必须为数值型，y可以是数值，字符或因子
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模型拟和
- nlm(f ,p) 根据初始值通过使用牛顿算法的最小化函数
- lm(formula) 拟合线性模型
- glm(formula, family=) 通过指定线性预测模型和残差分布来拟合广义线性模型，family为残差分布的描述且同模型整合
- nls(formula) 非线性最小二乘法
- approx(x, y=) 线性插值
- loess(formula) 局部近似回归。利用局部加权回归进行一个非参数回归
- predict(fit,...) 通过拟合模型fit计算预测值
- df.residual(fit) 返回残差的自由度
- coef(fit) 返回被估计的系数
- residuals(fit) 返回残差值
- deviance(fit) 返回方差
- fitted(fit) 返回拟合值
- logLik(fit) 计算对数似然值和参数数目
-
AIC(fit) 计算Akaike信息准则
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统计
- aov(formula) 方差分析
- anova(fit, ...) 一个或多个模型对象的方差表分析
- density(x) x的核密度估计
- kmeans(x) x的k均值聚类
- hclust(d, method="complete") 层次聚类分析
- prcomp(x, ...) 主成分分析
- factanal(x, factord, data) 因子分析
-
cancor(x, y, xcenter=T, ycenter=T) 典型相关分析
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检验
- t.test() t检验
- wilcox.test() Wilcoxon检验
- prop.test(x, n, p) n次实验中，出现的x的概率是否以概率p出现的假设检验
- binom.test(x,n) 伯努利试验检验
- chisq.test(x, p) 卡方检验
- fisher.test(x, y) Fisher精确检验
- ks.test(x, y="name",) Kolmogorov-Smirnov检验，检验向量数据是否服从“name“分布
- shapiro.test(x) Shapiro-Wilk正态分布检验
- quada.test(x) quade检验
- friedman.test(x) Friedman轶和检验
-
pairwise.t.test() 配对样本t检验
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分布
- rnorm(n, mean=0, sd=1) 高斯（正态）分布
- rexp(n, rate=1) 指数分布
- rgamma(n, shape, scale=1) 伽马分布
- rpois(n, lambda) 泊松分布
- rweibull(n, shape, scale=1) Weibull分布
- rcauchy(n, location=0, scale=1) Cauchy分布
- rbeta(n, shape1, shape2) 贝塔分布
- rt(n, df) t分布
- rf(n, df1, df2) F分布
- rchisq(n, df) 卡方分布
- rbinom(n, size, prob)二项式分布
- rgeom(n, prob) 几何分布
- rhyper(nn, m, n, k)
- rlogis(n, location=0, scale=1) logistic分布
- rlnorm(n, meanlog=0, sdlog=1)
- rnbinom(n, size, prob) 负二项分布
- runif(n, min=0, max=1) 均匀分布
-
rwilcox(nn, m, n), rsignrank(nn, n) Wilcoxon分布
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-
编程
- function(arglist) expr定义函数
- return(value) 返回值
- if(cond) expr
- if(cond) cons.expr else alt.expr
- for(var in seq) expr
- while(cond) expr
- repeat expr
- break
- next
- 使用表达（statements）使用大括号{}
- ifelse(test, yes, no) 如果满足条件test返回yes，反之返回no
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do.call(funname, args) 根据函数名和表达式(arguments)执行调用函数
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R内嵌常数
- letters 返回26个小写英文字母
- LETTERS 返回26个大写字母
- month.abb 返回3个字母缩写的月份名
- month.name 返回月份名
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pi
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其他
- sessionInfo() 显示关于R的版本信息和关联的Packages
- all.equal(x,y) 检验两个对象是否相等，相等返回TRUE，否则返回abs(x-y)/x
- identical(x,y) 严格检验两个对象下x, y是否相等
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memory.size() 返回当前对象使用的内存大小
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